数据:神经褶融合过程中小 GTP 酶对细胞突起的调控

该数据集来自 Dryad,对应一项以小鼠胚胎为对象的研究,关注神经管闭合过程中神经褶融合的细胞突起调控机制。研究显示,位于神经上皮与表面外胚层交界处、神经褶顶端相对的细胞突起是完成神经管闭合所必需的;通过遗传学方法敲除背侧神经上皮或表面外胚层中的细胞骨架调控因子 Rac1 或 Cdc42,表明这些突

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其他cdc42Mus musculusMorphogenesisneurulationcell protrusionsrac1SEM
Data from: Regulation of cell protrusions by small GTPases during fusion of the neural folds

基本信息

模态
其他
大小
0.292661964 GB
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

数据:神经褶融合过程中小 GTP 酶对细胞突起的调控

Data from: Regulation of cell protrusions by small GTPases during fusion of the neural folds

该数据集来自 Dryad,对应一项以小鼠胚胎为对象的研究,关注神经管闭合过程中神经褶融合的细胞突起调控机制。研究显示,位于神经上皮与表面外胚层交界处、神经褶顶端相对的细胞突起是完成神经管闭合所必需的;通过遗传学方法敲除背侧神经上皮或表面外胚层中的细胞骨架调控因子 Rac1 或 Cdc42,表明这些突起来源于表面外胚层细胞,Rac1 参与晚期闭合阶段膜皱褶的形成,Cdc42 则与早期神经胚形成中丝状伪足占优势有关。数据可用于神经管缺陷相关机制研究(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2017。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):上皮融合是胚胎发育中的关键过程,其失败是若干临床重要出生缺陷的基础。例如,神经胚形成过程中神经褶融合失败会导致包括脊柱裂在内的开放性神经管缺陷。利用小鼠胚胎,我们表明,在神经上皮与表面外胚层之间的界面处,从相对的神经褶顶端发出的细胞突起是完成神经管闭合所必需的。通过在背侧神经上皮或表面外胚层中遗传性敲除细胞骨架调控因子 Rac1 或 Cdc42,我们表明这些突起来源于表面外胚层细胞,并且 Rac1 是形成晚期闭合阶段典型的膜皱褶所必需的,而 Cdc42 是早期神经胚形成中丝状伪足占优势所必需的。本研究为……提供了证据

【主题与分类】

主题标签:cdc42、Mus musculus、Morphogenesis、neurulation、cell protrusions、rac1、SEM。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.rm660

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 292.7 MB。

数据说明

上皮融合是胚胎发育中的一个关键过程,其失败是几种临床上重要出生缺陷的基础。例如,神经胚形成过程中神经褶融合失败会导致开放性神经管缺陷,包括脊柱裂。利用小鼠胚胎,我们发现,在神经上皮与表面外胚层交界处,从相邻神经褶顶端伸出的细胞突起是完成神经管闭合所必需的。通过在背侧神经上皮或表面外胚层中通过遗传学方法消除细胞骨架调节因子Rac1或Cdc42,我们证明这些突起起源于表面外胚层细胞,并且Rac1是形成膜皱褶所必需的,而膜皱褶是晚期闭合阶段的典型特征,而Cdc42则是早期神经胚形成中丝状伪足占优势所必需的。这项研究为哺乳动物发育中一个关键器官原基融合之前膜突起的必要作用及其分子调控提供了证据。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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